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针对自调节谱聚类算法的缺陷,提出一种新的自适应谱聚类算法。它用全局平均N近邻距离作为比例参数σ,利用本征矢差异来估计最佳聚类分组数k,达到了比前者更好的效果,且更容易实现。在彩色图像分割实际应用中的实验结果表明,该算法适应性强、计算代价小、精度较高,性能好于或至少不差于以往的类似算法。
用于彩图分割的自适应谱聚类算法
【摘 要】
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针对自调节谱聚类算法的缺陷,提出一种新的自适应谱聚类算法。它用全局平均N近邻距离作为比例参数σ,利用本征矢差异来估计最佳聚类分组数k,达到了比前者更好的效果,且更容易实现。在彩色图像分割实际应用中的实验结果表明,该算法适应性强、计算代价小、精度较高,性能好于或至少不差于以往的类似算法。
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院智能系统与智能软件研究所,湖南省直机关行政学院
【出 处】
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计算机应用研究
【发表日期】
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2008年12期
【基金项目】
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基金项目：国家基础研究资助项目（A1420060159）
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